Real-time freeway network traffic surveillance: large-scale field testing results in Southern Italy

This paper reports on some large-scale field-testing results of a real-time freeway network traffic surveillance tool that has recently been developed to enable a number of real-time traffic surveillance tasks. This paper first introduces the related network traffic flow model and the approaches employed to traffic state estimation, traffic state prediction, and incident alarm. The field testing of the tool for these surveillance tasks in the A3 freeway of 100 km between Naples and Salerno in southern Italy is then reported in some detail. The results obtained are quite satisfactory and promising for further future implementations of the tool

Danger Prediction by Case-Based Approach on Expressways

[[abstract]]因為高速公路上的景色較為單調，容易使駕駛者產生疲勞。且車輛有最低的行車速度限制，車輛速度會比一般道路快上許多，也因為車速過快的關係會導致駕駛者的視野角度縮小，容易造成危險事件的發生。而為了減少高速公路上危險事件的發生率，本論文提出了利用連續時間內駕駛者的駕駛行為、鄰車狀況、道路狀況等行車因素來預測目前是否有危險事件會發生，並適時的警告駕駛者，以減少危險事件的發生。 本系統讀入連續時間內駕駛者的駕駛行為、鄰車狀況、道路狀況等行車因素後，將會利用各個行車因素發生的先後順序建構出一個行車事件關係圖，此行車事件關係圖描述著本車行駛至目前為止已經發生的行車因素與這些行車因素間的相互關係，並且隨著時間的演進此行車事件關係圖會持續的增長。系統資料庫會儲存著許多已知的危險事件關係圖，在系統建構出目前的行車事件關係圖後就會將它和資料庫內的危險事件關係圖做比對，若是該行車事件關係圖跟資料庫內某個危險事件關係圖的相似程度?很高的話，意味著目前有可能會發生此危險事件，系統即會通知駕駛者以預防危險事件發生。另一方面，若是系統沒對駕駛者發出警告訊息結果卻發生了危險事件，代表資料庫中缺少該危險事件關係圖，則系統將會利用案例式推理的觀念把此行車事件關係圖給回存入資料庫，以便日後比對之用途。 本系統目前所採用的行車資訊皆為模擬得來的，日後希望資訊的來源是由真正在高速公路駕駛的車輛產生的，以提昇系統的實用性。並期望本系統未來可以安裝在車輛上，真正達到減少車禍發生的目的。